ਰਵਾਇਤੀ ਸਪ੍ਰੈਡਸ਼ੀਟ ਸਾਫਟਵੇਅਰ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ Microsoft Excel ਜਾਂ Google Sheets, ਨੇ ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਗਣਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਲੋਕ-ਲਚੀਲਾ ਬਣਾਇਆ ਹੈ। ਪਰ, ਇਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਮੂਲ ਮਾਡਲ ਇੱਕ-ਦਿਸ਼ਾਈ ਹੈ: ਇਨਪੁੱਟ ਸੈੱਲਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਾਅ ਆਉਟਪੁੱਟ ਸੈੱਲਾਂ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਵੱਲ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। Hacker News 'ਤੇ 105 ਪੁਆਇੰਟਾਂ ਨਾਲ ਚਰਚਿਤ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ, Bidicalc, ਇਸ ਪੈਰਾਡਾਈਮ ਨੂੰ ਚੁਣੌਤੀ ਦੇਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਸਪ੍ਰੈਡਸ਼ੀਟ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਫਾਰਮੂਲੇ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਅੱਗੇ, ਬਲਕਿ ਪਿੱਛੇ ਵੀ ਅੱਪਡੇਟ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਦਾ ਅਰਥ ਹੈ ਕਿ ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸੇ ਫਾਰਮੂਲੇ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਾਲੇ ਸੈੱਲ ਵਿੱਚ ਮੁੱਲ ਬਦਲੋ, ਤਾਂ Bidicalc ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਹਨਾਂ ਇਨਪੁੱਟ ਸੈੱਲਾਂ ਦੇ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰੇਗਾ ਜੋ ਉਸ ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਪੈਦਾ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਇਹ ਕਾਨਸੈਪਟ ਗਣਿਤਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਰੂਟ-ਫਾਈਂਡਿੰਗ ਸਮੱਸਿਆ ਵਜੋਂ ਦੇਖੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਬਦਲਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਉਸ ਸਮੀਕਰਨ ਦਾ ਹੱਲ ਲੱਭ ਰਹੇ ਹੋ ਜੋ ਉਸ ਨਵੇਂ ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਪੈਦਾ ਕਰੇ। ਕਿਉਂਕਿ ਇੱਕ ਨਤੀਜਾ ਕਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਇਨਪੁੱਟ ਸੰਯੋਜਨਾਂ ਨਾਲ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਸਮੱਸਿਆ ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅੰਡਰਡਿਟਰਮਾਈਂਡ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਭਾਵ ਇੱਕ ਤੋਂ ਵੱਧ ਹੱਲ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। Bidicalc ਇਸ ਚੁਣੌਤੀ ਨੂੰ ਸਿੱਧਾ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਅਨੁਭਵੀ ਇੰਟਰਫੇਸ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ।
Bidicalc: ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ
Bidicalc ਇੱਕ ਵੈਬ-ਅਧਾਰਿਤ ਟੂਲ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਵਿਕਟਰ ਪੌਘਨ ਦੁਆਰਾ ਵਿਕਸਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਅਤੇ Hacker News ਦੇ 'Show HN' ਸੈਕਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਸ ਦਾ ਮੁੱਖ ਟਾਰਗਟ ਉਪਭੋਗਤਾ ਉਹ ਲੋਕ ਹਨ ਜੋ ਰਵਾਇਤੀ ਸਪ੍ਰੈਡਸ਼ੀਟ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਉਹ ਜੋ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਜਾਂ ਉਲਟਾ ਮਾਡਲਿੰਗ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਵਿਕਰੇਤਾ ਇਹ ਜਾਣਨਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਖਾਸ ਵਿਕਰੀ ਟਾਰਗਟ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਉਸਨੂੰ ਕਿੰਨੀਆਂ ਯੂਨਿਟਾਂ ਦੀ ਵਿਕਰੀ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਰਵਾਇਤੀ ਸਪ੍ਰੈਡਸ਼ੀਟ ਵਿੱਚ, ਉਸਨੂੰ ਮੈਨੂਅਲੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਿਕਰੀ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਨੂੰ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣਾ ਪਏਗਾ ਜਾਂ Goal Seek ਜਿਹੇ ਟੂਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨੀ ਪਏਗੀ। Bidicalc ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸਿੱਧਾ ਅਤੇ ਸਹਜ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਬੈਕਵਰਡ ਅੱਪਡੇਟ ਦਾ ਗਣਿਤਿਕ ਆਧਾਰ
ਗਣਿਤਿਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਤੋਂ, ਬੈਕਵਰਡ ਅੱਪਡੇਟ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਇੱਕ ਰਵਾਇਤੀ ਫਾਰਮੂਲਾ, ਜਿਵੇਂ C1 = A1 + B1, ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਦਿਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਜੇ A1 ਜਾਂ B1 ਬਦਲਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ C1 ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅੱਪਡੇਟ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। Bidicalc ਇਸ ਰਿਲੇਸ਼ਨਸ਼ਿਪ ਨੂੰ ਦੋ-ਦਿਸ਼ਾਈ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ C1 ਦਾ ਮੁੱਲ ਬਦਲਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਸਿਸਟਮ ਸਮੀਕਰਨ A1 + B1 = C1 ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰੇਗਾ।
ਹਾਲਾਂਕਿ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ Hacker News 'ਤੇ ਚਰਚਾ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ, ਇਹ ਇੱਕ ਅੰਡਰਡਿਟਰਮਾਈਂਡ ਸਿਸਟਮ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। C1 ਲਈ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਮੁੱਲ ਦੇਣ 'ਤੇ, A1 ਅਤੇ B1 ਦੇ ਲਈ ਅਨੰਤ ਸੰਯੋਜਨ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੋ ਸਮੀਕਰਨ ਨੂੰ ਸੰਤੁਸ਼ਟ ਕਰਦੇ ਹਨ। Bidicalc ਨੂੰ ਇਸ ਨੂੰ ਹੈਂਡਲ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਤਰਕਿਕ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਸੰਭਾਵਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮੌਜੂਦਾ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਆਧਾਰ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਯਥਾਸੰਭਵ ਛੋਟੇ ਅਤੇ ਤਾਰਕਿਕ ਸਮਾਯੋਜਨ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਣ।
ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ Bidicalc? (ਵਿਵਹਾਰਕ ਇੰਟਰਫੇਸ)
Bidicalc ਦਾ ਇੰਟਰਫੇਸ ਜਾਣ-ਪਛਾਣ ਵਾਲਾ ਹੈ, ਜੋ ਰਵਾਇਤੀ ਸਪ੍ਰੈਡਸ਼ੀਟ ਦੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਲਈ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਅਪਨਾਉਣ ਯੋਗ ਹੈ। ਇਹ ਆਮ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਬੈਕਵਰਡ ਅੱਪਡੇਟ ਨੂੰ ਟਰਿੱਗਰ ਕਰਨ ਲਈ, ਉਪਭੋਗਤਾ ਨੂੰ ਬਸ ਉਸ ਸੈੱਲ ਦਾ ਮੁੱਲ ਬਦਲਣਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਫਾਰਮੂਲਾ ਹੈ। Bidicalc ਫਿਰ ਇਸ ਨੂੰ ਇੱਕ ਕਮਾਂਡ ਵਜੋਂ ਸਮਝਦਾ ਹੈ: "ਇਸ ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇਨਪੁੱਟ ਸੈੱਲਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰੋ।" ਸਿਸਟਮ ਫਿਰ ਆਪਣੇ ਪਿੱਛੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਇਨਪੁੱਟ ਸੈੱਲਾਂ ਦੇ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਗਣਨਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।
- ਉਦਾਹਰਨ: ਮੰਨ ਲਓ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ
B1ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਯੂਨਿਟ ਮੁੱਲ ਹੈ,C1ਵਿੱਚ ਯੂਨਿਟਾਂ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਹੈ, ਅਤੇD1ਵਿੱਚ ਕੁੱਲ ਖਰਚਾ ਦਰਸਾਉਣ ਵਾਲਾ ਫਾਰਮੂਲਾ=B1 * C1ਹੈ। - ਰਵਾਇਤੀ ਤਰੀਕਾ: ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਕੁੱਲ ਖਰਚੇ ਨੂੰ ਬਦਲਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਯੂਨਿਟ ਮੁੱਲ ਜਾਂ ਮਾਤਰਾ ਨੂੰ ਮੈਨੂਅਲੀ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣਾ ਪਏਗਾ।
- Bidicalc ਤਰੀਕਾ:
D1ਵਿੱਚ ਸਿਰਫ਼ ਨਵਾਂ ਕੁੱਲ ਖਰਚਾ ਦਰਜ ਕਰੋ। Bidicalc ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇB1ਅਤੇC1ਦੇ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰੇਗਾ ਤਾਂ ਜੋB1 * C1ਨਵੇਂD1ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੋ ਜਾਏ। ਇਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਤੁਰੰਤ ਅਤੇ ਪਾਰਦਰਸ਼ੀ ਹੈ।
ਰਵਾਇਤੀ vs ਬਾਇ-ਡਾਇਰੈਕਸ਼ਨਲ ਸਪ੍ਰੈਡਸ਼ੀਟਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ
| ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ | ਰਵਾਇਤੀ ਸਪ੍ਰੈਡਸ਼ੀਟ (ਜਿਵੇਂ Excel) | ਬਾਇ-ਡਾਇਰੈਕਸ਼ਨਲ ਸਪ੍ਰੈਡਸ਼ੀਟ (Bidicalc) |
|---|---|---|
| ਡਾਟਾ ਫਲੋ | ਇੱਕ-ਦਿਸ਼ਾਈ (ਇਨਪੁੱਟ -> ਆਉਟਪੁੱਟ) | ਦੋ-ਦਿਸ਼ਾਈ (ਇਨਪੁੱਟ <-> ਆਉਟਪੁੱਟ) |
| ਵਿਪਰੀਤ ਮਾਡਲਿੰਗ | Goal Seek ਜਾਂ ਸਮਾਨ ਟੂਲਾਂ ਦੀ ਲੋੜ | ਅੰਦਰੂਨੀ ਅਤੇ ਸਹਜ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲਤਾ |
| ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਨੁਭਵ | ਸਥਿਰ; ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਲਈ ਇਨਪੁੱਟਸ ਨੂੰ ਬਦਲੋ | ਗਤੀਸ਼ੀਲ; ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬਦਲੋ, ਇਨਪੁੱਟਸ ਅਨੁਕੂਲ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ |
| ਜਟਿਲਤਾ | ਸਧਾਰਨ ਰਿਸ਼ਤਿਆਂ ਲਈ ਉੱਤਮ | ਜਟਿਲ, ਅੰਡਰਡਿਟਰਮਾਈਂਡ ਸਿਸਟਮਾਂ ਲਈ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ |
ਵਿਵਹਾਰਕ ਉਦਾਹਰਨ: ਬਜਟ ਪਲੈਨਿੰਗ ਅਤੇ ਟਾਰਗਟਿੰਗ
ਇੱਕ ਵਿਵਹਾਰਕ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ Bidicalc ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ, ਇੱਕ ਬਜਟ ਪਲੈਨਿੰਗ ਦੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟਾਂਤ ਨੂੰ ਲੈਂਦੇ ਹਾਂ। ਮੰਨ ਲਓ ਇੱਕ ਕੰਪਨੀ ਦਾ ਮਾਸਿਕ ਖਰਚਾ ਮਾਡਲ ਹੈ:
- ਕਿਰਾਇਆ (A1): $2000
- ਉਪਯੋਗਿਤਾਵਾਂ (B1): $300
- ਮਜ਼ਦੂਰੀ (C1): $5000
- ਕੁੱਲ ਖਰਚਾ (D1):
=SUM(A1:C1)ਜੋ $7300 ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਜੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕੁੱਲ ਖਰਚੇ ਨੂੰ $7000 ਤੱਕ ਸੀਮਿਤ ਕਰਨ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਕਰੇ, ਤਾਂ ਰਵਾਇਤੀ ਸਪ੍ਰੈਡਸ਼ੀਟ ਵਿੱਚ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਣਾ ਪਏਗਾ ਕਿ ਕਿਰਾਏ, ਉਪਯੋਗਿਤਾਵਾਂ, ਜਾਂ ਮਜ਼ਦੂਰੀ ਵਿੱਚੋਂ ਕਿਸਨੂੰ ਘਟਾਉਣਾ ਹੈ। Bidicalc ਵਿੱਚ, ਉਹ ਸਿਰਫ਼ D1 ਦਾ ਮੁੱਲ $7000 ਸੈੱਟ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਸਿਸਟਮ ਫਿਰ A1, B1, ਅਤੇ C1 ਦੇ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰੇਗਾ ਤਾਂ ਜੋ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਜੋੜ $7000 ਹੋ ਜਾਏ, ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹੋਏ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਟਾਰਗਟ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਫਾਇਦੇਮੰਦ ਹੈ ਜਦੋਂ ਕਈ ਇਨਪੁੱਟਸ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਇਹ ਪਤਾ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਕਿ ਕਿਹੜੇ ਵਿੱਚ ਬਦਲਾਅ ਸਭ ਤੋਂ ਉਚਿਤ ਹੋਵੇਗਾ।
ਮੁੱਖ ਫਾਇਦੇ ਅਤੇ ਸੰਭਾਵਿਤ ਚੁਣੌਤੀਆਂ
Bidicalc ਦੇ ਮੁੱਖ ਲਾਭਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:
- ਤੇਜ਼ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ: "ਜੇ" ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਦੇਣਾ ਬਹੁਤ ਤੇਜ਼ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
- ਅਨੁਕੂਲਨ ਦੀ ਸਹੂਲਤ: ਟਾਰਗਟ ਮੁੱਲਾਂ ਤੇ ਪਹੁੰਚਣ ਲਈ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰਨਾ ਸਰਲ ਹੈ।
- ਸਹਜ ਮਾਡਲਿੰਗ: ਇਹ ਉਲਟਾ ਤਰਕ ਨੂੰ ਸਹਜ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕੁਦਰਤੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਆਉਂਦਾ ਹੈ।
ਹਾਲਾਂਕਿ, ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਵੀ ਮੌਜੂਦ ਹਨ:
- ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ: ਅੰਡਰਡਿਟਰਮਾਈਂਡ ਸਿਸਟਮਾਂ ਵਿੱਚ, ਨਤੀਜਾ ਹਮੇਸ਼ਾ ਸਪਸ਼ਟ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦਾ। Bidicalc ਨੂੰ ਇਹ ਤੈਅ ਕਰਨਾ ਪਏਗਾ ਕਿ ਕਿਹੜੇ ਇਨਪੁੱਟਸ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਜੋ ਹਮੇਸ਼ਾ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੀ ਮੰਸ਼ਾ ਨਾਲ ਮੇਲ ਨਹੀਂ ਖਾ ਸਕਦਾ।
- ਜਟਿਲ ਫਾਰਮੂਲੇ: ਬਹੁਤ ਜਟਿਲ ਫਾਰਮੂਲਿਆਂ ਜਾਂ those involving specific functions (like IF statements) ਲਈ, ਬੈਕਵਰਡ ਅੱਪਡੇਟ ਦਾ ਤਰਕ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
- ਪਰਿਪੱਕਤਾ: ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਵਜੋਂ, ਇਸ ਵਿੱਚ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਫੀਚਰ ਸੈੱਟ ਅਤੇ ਪਰਿਪੱਕ ਐਰਰ-ਹੈਂਡਲਿੰਗ ਦੀ ਕਮੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜੋ ਰਵਾਇਤੀ ਸਪ੍ਰੈਡਸ਼ੀਟ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਵਿੱਚ ਮਿਲਦੀ ਹੈ।
ਭਵਿੱਖ ਦੀਆਂ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਅਤੇ ਨਿਸ਼ਕਰਸ਼
Bidicalc ਜਿਹੇ ਟੂਲ ਸਪ੍ਰੈਡਸ਼ੀਟ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੇ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਦਿਲਚਸਪ ਸੰਭਾਵਨਾ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਸੰਕੇਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਡਾਟਾ ਮਾਡਲਿੰਗ ਟੂਲ ਹੋਰ ਅਨੁਕੂਲ ਅਤੇ ਸਹਜ ਬਣ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਵੱਡੇ ਸਪ੍ਰੈਡਸ਼ੀਟ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀ ਬੈਕਵਰਡ ਅੱਪਡੇਟ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲਤਾ ਨੂੰ ਸਮਾਵੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਵੇਖ ਸਕਦੇ ਹਾਂ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਹੀ ਇੰਟਰਫੇਸ ਵਿੱਚ ਦੋਨਾਂ ਦਿਸ਼ਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੀ ਸੁਵਿਧਾ ਮਿਲ ਸਕੇਗੀ।
ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ, Bidicalc ਸਪ੍ਰੈਡਸ਼ੀਟ ਦੀ ਮੂਲ ਕਾਰਜ-ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਕ੍ਰਾਂਤੀਕਾਰੀ ਵਿਚਾਰ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸਦਾ ਬੈਕਵਰਡ ਅੱਪਡੇਟ ਦਾ ਫਾਰਮੂਲਾ ਮਾਡਲ ਡਾਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨੂੰ ਅਧਿਕ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਅਤੇ ਇੰਟੁਇਟਿਵ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂਕਿ ਇਹ ਅਜੇ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਦੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਹਨ, ਇਹ ਇਸ ਗੱਲ ਦਾ ਪ੍ਰਮਾਣ ਹੈ ਕਿ ਨਵੀਨਤਾ Hacker News ਜਿਸੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮ 'ਤੇ ਜਾਰੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਡਾਟਾ ਟੂਲਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਰੋਮਾਂਚਕ ਸੰਭਾਵਨਾ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਪਰਿਚਿਤ ਟੂਲਾਂ ਵਿੱਚ ਵੀ ਮੂਲभੂਤ ਸੁਧਾਰ ਦੀ ਗੁੰਜਾਇਸ਼ ਹੈ।